大数据知识产权保护路径探析

朱文玉，李 想（东北林业大学 文法学院，黑龙江 哈尔滨 150040）

随着移动互联网、云计算、人工智能技术等的蓬勃发展，数据呈现出前所未有的爆发式增长，大数据时代已经到来。大数据正逐渐渗透到生产、生活、经营、公共服务甚至是政府治理等的方方面面，成为带动经济转型发展、提升国家竞争优势的重要基础性战略资源。但当前，就法律层面而言，我国针对大数据这一概念本身的研究仍处于空白状态，大数据的广泛应用正冲击着知识产权的原有规则，因此，如何准确界定大数据的法律属性以及寻找与其发展相配套的保护路径，成了当下亟待解决的问题。

一、对大数据及其基本特征的再界定

（一）大数据的基本内涵

大数据一词虽被越来越多地提及与应用，但当前，国内外学术界仍未就大数据的具体概念达成共识。“大数据”一词最早见于1982年美国学者阿尔文·托勒夫所著的《第三次浪潮》中，此后随着复杂性科学的兴起及计算机技术的发展，大数据逐渐成为研究者所用的一个术语。2008年著名的《自然》杂志以“big data”为专题，通过多篇文章全方位地介绍了与大数据有关的问题，此后，大数据在理论界的关注度进一步提升，对其定义、特征、法律属性等的讨论也得到了丰富。

学术界、产业界及政府机构都试图从不同的角度对大数据的概念作出界定。从技术分析的角度，比较权威的观点来自麦肯锡全球研究所，在其报告中提道：大数据是指所涉及的数据量规模巨大和复杂到无法用传统软件工具在一定时间内进行抓取、管理和处理的数据集合[1]。而高德纳咨询公司则从应用价值的角度出发，认为大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[2]。

当前，我国对于大数据的概念，官方比较正式的界定来自2015年《促进大数据发展行动纲要》，其中提到，大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态[3]。

无论从何种角度进行分析，通过对现有的大数据的定义讨论归纳可得，大数据的本质是海量数据的集合。但应注意的是，大数据并不单纯是大量数据的简单叠加，如果海量的数据能够通过现有的技术进行分析和处理，则其并不能够被称之为大数据。因此，大数据本质上是指容量大、类型多、处理速度快、应用价值高且无法用传统的数据架构和信息技术对其进行有效处理的大量的数据集合。

（二）大数据的基本特征

相较于传统数据，大数据有着其自身独有的特征。自2001年道格·莱尼在其报告中首次提出大数据的“3V”特征起，随着各界有关大数据概念讨论的不断深入以及处理数据的技术逐渐进步，大数据的特征更加丰富，通过分析研究，大数据应当主要包括以下五个基本特征。

1.规模性（volume）

规模性作为大数据最为显著的特征，是指大数据的规模极大，其所蕴含的数据量之多，无法使用传统的数据库规模去衡量。大数据的规模并不是一成不变的，随着储存技术的进步及储存成本的降低，数据量已由原来的TB级（太字节）迅速增长为PB级（拍字节），正向EB级（艾字节）甚至是ZB级（泽字节）发展。

2.多样性（variety）

来源广泛、种类繁多的收集客体导致了大数据所采集和分析的数据类型多样化。除传统的数据模型外，大数据还呈现出半结构化数据模型、非结构化数据模型，甚至是一些复杂结构的数据模型，这也就使得多样性成为区分大数据与传统数据库的最重要的特征。

3.高速性（velocity）

基于高速网络时代，数据正在以前所未有的速度产生及更新，有调查显示，仅就新浪微博这一平台，目前每天就有超过一亿条微博被上传。为满足数据使用者的实时性需求，创造更高的经济效益，数据处理者不仅要做到快速创建、收集数据，同时也需做到在短时间内处理、分析好数据并反馈给使用者。

4.价值性（value）

也即价值密度低。从整体的角度出发，大数据蕴含着突出的价值，但由于其规模性特征，大数据所蕴含的数据量越大，其中所包含的无价值或低价值的数据就越多，数据需求者获取关键信息就越困难。从海量的数据中萃取出有价值的核心数据，正是大数据使用过程中的关键一环。

5.真实性（veracity）

又称准确性。一方面，为确保结论的精确度，应尽量收集来源真实、客观的数据，面对现有清理方法无法解决的某些数据固有的不可预测性，如天气、经济等，应将误差控制在对结果没有影响的范围内；另一方面，通过分析处理数据，对事物的本来面目做出真实地还原和预测也是大数据未来发展的趋势[4]。

二、厘清大数据的法律属性

与有关大数据概念的学术之争相同，长期以来，不同学者对大数据法律属性的讨论，仍未达成统一的观点。明确大数据的法律属性，是探讨一切大数据法律问题的前提，在构建大数据法律保护制度中起基础性作用，关系着大数据的应用与未来。

（一）大数据是适格的民事权利客体

厘清大数据的法律属性，首要任务是明确大数据是否为民事权利客体。从法理学的角度出发，民事权利客体的一般要求为：不依权利主体的意志为转移，具有客观性，独立于人的意志之外并能为人的行为所支配[5]。也即大数据应当具备确定性与独立性才能成为适格的民事权利客体。

1.大数据具有确定性

有别于人类的思想、意识或是虚构物，大数据作为巨量数据的集合，是客观存在的。大数据虽然需要依靠一定的载体进行固定和储存，但是客观存在不仅仅局限于有体物这一形式，无体物和权利同样被涵盖在客观存在的范畴内，因此，大数据的无体性不属于认定其为民事权利客体的阻碍因素。此外，大数据虽然具有易于被上传、复制、删除和发送的特性，但这只是增加了大数据保护和控制的难度，并不会妨碍其符合民法意义下的确定性要求[6]。

2.大数据具有独立性

一方面，从物理上而言，大数据虽然需要借助相应的载体为媒介，但该载体的物理本质仅为辅助工具的一种，不可将其混同为大数据的组成部分，更不能因此否认大数据的独立性。另一方面，从法律上而言，大数据独立于数据提供者而存在，在数据处理的过程中，对于具备人格性特征的数据，如智能电子设备获取的有关人的健康、消费偏好等内容，大数据经营者会对原始基础数据进行清洗和加工，把可能定位到个人提供者的数据做去除身份标识的脱敏性处理，使数据与人类相脱离。综上所述，大数据符合民事权利客体的要求。

（二）大数据具有财产性

判断大数据是否具有财产性，是保障大数据经营者应有权益，确保大数据合理有效使用的必经之路。如果大数据满足具有经济价值、可以交易两个条件，则可判定大数据具有财产性。

1.大数据具有经济价值

大数据的经济价值具体体现在大数据具备价值及使用价值。首先，回顾大数据的产生和发展历程可知，自然界中原本并不存在大数据，换句话说，大数据不属于天然物的范畴，而是人类在生产生活中出于对经济效益的追求，投入了大量人力、资金及技术，研发出的凝聚人类劳动的成果。其次，大数据的经济价值在其运用过程中也有所体现，作为巨量数据的集合体，大数据中蕴含着丰富的信息资源，不仅能够辅助使用者正确决策以驱动业务发展，同时也能起到拉动社会经济利益增长，提升社会管理效率的作用。因此，从理论和现实两方面出发讨论，大数据都具有经济价值。

2.大数据具有可交易性

大数据在实践中的财产性往往体现在大数据控制者可以对其拥有的大数据进行应用或交易。大数据作为电子信息时代的产物，随着技术的不断进步，相关储存及转移成本也在随之下降，可以较以往更迅速、更高效地流转，这为大数据的交易提供了便利。为进一步促进大数据价值变现，国内外均已建立多处大数据交易所与交易中心，如美国的实时数据交易市场BDEX，日本富士通公司建立的“Data Plaza”，以及国内的中关村数海大数据交易平台、上海大数据交易中心、贵阳大数据交易所等[7]。此外，国务院还在2015年发布《促进大数据发展行动纲要》，明确了发展大数据的指导思想和总体目标、发展大数据的主要任务、促进大数据交易的要求，这充分证明了大数据具有可交易性，也即具有财产性。

（三）大数据的本质是信息

数据与信息在词语原意层面有着显著的区别，传统传播学领域的数据被定义为通过测量或检测等手段产生的对事物最原始的记录，常以分散、无联系的数值形式表现出来，而信息则是指一物的属性在其他物质上的反应、表征[8]。但是，随着现代技术的兴起，数字网络时代的数据与信息的概念界限逐渐模糊。在计算机领域，二者混用的情况增多，数据被用来指代经过计算机分析、处理后的信息。而在法律领域，二者更无区分的必要，英国早在1984年颁布的《数据保护法》中就指出：能够通过设备自动处理、记录的信息为数据。而我国最新颁布的民法典中也并没有关于数据与信息的概念区分使用的特别规定。因此，将数据与信息相互抽离讨论是毫无意义的。

在大数据的语境之下，数据成为信息的表现形式，信息则为数据的内容，这就意味着，作为海量数据集合体的大数据中蕴含着数量同样庞大的信息，而由前文可知，大数据的价值性也正是体现在其信息量的巨大以及能够通过数据整合产生的新的信息。此外，通过对实践中大数据交易的交易记录及交易结果的分析可知，大数据交易所并不直接以海量数据集合体作为交易对象，交易中最具价值的核心部分是经过一定处理后产生的结果数据，而这种数据本质上就是信息。综上所述，大数据的本质是信息。

（四）大数据是知识产权法保护的客体

当下有关大数据概念的各学说，无一不是从技术层面出发讨论的，我国仍没有在法律术语中给予大数据明确的定义，这种模糊的法律地位成了大数据使用与保护进程中的阻碍。知识产权作为一项专有性权利，其客体为智力创造成果，而该智力创造成果从根本上来说是一种特定的优化信息，也即知识产权的客体为信息。大数据产生和发展于信息网络时代，其存在所依靠的计算机技术本身就是人类智慧的成果。大数据并非简单的数据堆叠，无论是通过算法有选择性地编排数据，还是运用大数据后得到的有价值的结果信息，其背后蕴含的都是相关开发者的逻辑判断与智力洞察。大数据作为一种有创造性价值的信息，能够成为知识产权法的客体。

将大数据纳入知识产权法的保护范畴具备合理性。首先，知识产权的专有性、地域性、实践性以及客体的非物质性等特征与大数据性质相契合；其次，大数据虽然需要依附于一定的储存载体，但其本身没有形态，能够被多个主体在多个地点使用，以致权利主体的合法权益极易受到侵害，然而正是由于大数据的无体性和非行为的特质，权利人无法通过物权及债权对侵权行为进行有效规制，从而转向处于同一位阶的知识产权寻求保护；此外，通过调查总结有关大数据纠纷案件的处理结果可知，对于某些符合现行知识产权法要求的大数据，如选择或编排符合著作权法中汇编作品的要求或满足商业秘密的特点等情形，在司法实践中已经应用知识产权规则处理。通过《知识产权法》保护大数据，不仅能够促进大数据价值的充分发挥，同时也与知识产权扩张发展的时代潮流相契合，对于保护与鼓励知识创新具有重要意义。

三、我国大数据知识产权保护模式的弊端分析

援引何种法律对大数据进行保护，是目前在世界范围内都悬而未决的问题。从我国当前的司法实践出发，在现行的知识产权法律框架下，大数据可以获得汇编作品、商业秘密以及《反不正当竞争法》的保护，然而这些保护路径都存在着相应的局限性，无法全面解决大数据使用中出现的有关争议。

（一）汇编作品保护的局限性

大数据开发者对数据进行筛选、编排并形成其劳动成果的过程在一定程度上与《著作权法》第十四条中：“汇编若干作品、作品的片段或不构成作品的数据或其他材料”的表述相契合，因此，现阶段的司法实践中通常采用汇编作品著作权保护模式对大数据加以保护，但这一保护路径在适用中仍存在很大的局限性。

一方面，成为汇编作品并受著作权保护的重要前提条件是大数据的选择和编排应体现一定程度的独创性，然而规模性是大数据最为显著的特征，采集和分析的数据量越多、覆盖类型越全面的大数据反而越难体现其独创性，按照汇编作品的要求，很可能将商业价值巨大的大数据排除在保护范围之外，打击开发者的创造积极性，阻碍大数据进一步发展。此外，随着技术的进步，数据选择和编排的标准正趋于统一，无法体现大数据开发者在创造方面的差异性，即便是开发者通过创新选择和编排方式达到了汇编作品的要求，在实践中不同的司法审判人员对独创性的认定差异仍较大，无法给予大数据行之有效的保护。另一方面，汇编作品的保护对象实质上是作品中所呈现的选择及编排方式，但大数据的价值核心在于大数据内容本身及其形成的结果数据，并非该选择或编排方式。因此，汇编作品著作权保护模式无法规制他人违规使用大数据实质内容的侵权行为，存在天然的缺陷。

（二）商业秘密保护的局限性

大数据具有极高的实用价值和经济效益，能够作为一种交易标的直接参与到商业流通中来，大数据经营者为维护大数据的价值，可以通过采取一定的保密措施，使之成为一种商业秘密。商业秘密保护模式具有很强的灵活性，交易双方通过签订保密协议来约定保密措施，能够有效弥补其他法律保护模式的不足，从理论上看是合理的，然而在司法实践中，采用商业秘密保护大数据的有关案例却十分少见。

产生这种现象的深层次原因在于，商业秘密在大数据保护的具体应用中存在困难。首先，我国目前仍没有形成一个统一、完备的商业秘密保护法律体系，有关商业秘密的法律规定分别散见于各不同性质、不同位阶的规范之中，这种立法上的空白直接导致了适用上的困难。而达到何种程度的秘密性方能满足法律所规定的“不为公众所知悉”同样没有一个公认的标准，各主体站在不同的视角对商业秘密进行不同的理解与适用，是选用商业秘密保护模式的难点之一。其次，交易双方签订的保密协议并没有很强的约束性，大数据的本质是信息，一旦保密人员不遵守保密协议的约定，对信息进行披露，商业秘密保护即失去其意义，大数据经营者会因此丧失对数据的收益，而这种损失一旦形成，很难通过事后救济手段予以弥补。最后，商业秘密保护模式高度依赖于大数据的秘密性，即大数据经营者不能通过公共途径直接获取有关的技术信息和经营信息，然而，有相当一部分大数据是通过对已公开的数据收集和处理后形成的，侵权人很容易通过特定的算法对大数据进行破译使其失去秘密性。因此，基于以上保护成本及保护风险，大数据经营者通常不会选用商业秘密保护大数据。

（三）《反不正当竞争法》保护的局限性

大数据凝聚着经营者所投入的大量人力、资金以及技术，已然成为一种重要的商业资源和竞争优势，当经营者无法适用汇编作品及商业秘密的有关规定来对抗侵权行为时，通常选择援引《反不正当竞争法》第二条的方式来寻求兜底性保护，这也是当下实务中最常见的大数据知识产权保护措施。

但是，《反不正当竞争法》保护模式同样存在着难以克服的局限性。从规制的对象来看，《反不正当竞争法》解决的是具有竞争关系的经营者与侵权者的冲突，一旦二者间不存在竞争关系，那么无论侵权者的行为多么恶劣，都无法通过《反不正当竞争法》予以规制，存在很大的保护漏洞。从立法目的来看，《反不正当竞争法》所要保护的法益是市场竞争秩序，而非某一个体的私权，因此只能为大数据经营者提供间接的事后保护，前文已经提到，信息一经披露，大数据经营者的权利即受到损害，事后救济所能弥补的损失范围及对侵权行为所起的震慑作用都十分有限。此外，《反不正当竞争法》第二条实质上是一种原则性条款，在具体的适用中存在高度宽泛的解释弹性，不同法官对同类案件的考量与判断可能会产生很大的差异，以至于市场主体无法找寻案件处理规律，难以判断能否通过《反不正当竞争法》保护模式主张自己的权利，同时也极易产生原则性条款滥用的争议。

四、邻接权保护模式的可行性探究

法律并不是机械的，应及时对社会发展中出现的新的现实需求作出回应。大数据作为《知识产权法》的客体，虽然很难满足狭义《著作权法》中有关“作品”的要求，但在明确了大数据的概念及法律属性的前提下，在综合考量我国现有著作权法律体系并借鉴有关国际经验后，认为将大数据纳入邻接权客体的范围，通过邻接权制度加以保护，是当下最为合理的保护模式。

（一）符合邻接权制度的目标和价值

邻接权也称相关权，是创作者对不满足独创性要求但又具备保护价值的劳动成果所享有的专有性权利的总称。在20世纪60年代，随着现代传播技术的发展，为维护作品传播者的利益，世界各国先后设立邻接权保护制度。时至今日，邻接权的种类已大为丰富，并有不断扩张的趋势，邻接权就是作品传播者权的观念已经被打破，一些邻接权的客体与作品并无任何关系，其权利主体也并非作品的传播者[9]。通过对邻接权制度的进一步研究，可以看出，邻接权设置和存在的目的实质上是保护特定主体的投资，即使是对传统的邻接权主体而言，其受邻接权保护的依据从根本上说是基于在作品的传播过程以及录音录像制作过程中所投入的资金以及劳动，这一研究视角为通过邻接权模式保护大数据提供了正当性基础。

我国作为大陆法系国家，对独创性有着较高的要求。邻接权制度可以很好地解决大数据无法满足狭义《著作权法》上独创性的标准而大数据开发者所投入的大量成本无法得到保护的问题，为大数据开发者的权益保护提供有利的法律条件。促进文学艺术、科学技术领域的繁荣发展是邻接权设立的根本目标，而保护投资者的投入有助于接近这一目标。邻接权保护模式不仅能够有效激发大数据开发者的积极性，促进大数据的生成、传播及应用，以便充分挖掘并实现大数据的价值，推动大数据研究向更高层次发展，同时对科技进步、技术创新起着积极作用，从而达到科技繁荣发展的最终目标。

（二）与邻接权的权利内容相契合

大数据的高速性特征决定了大数据具有极高的生产效率，依托于现代数据处理技术及工具，大数据开发者能够在短时间内生成大量的数据成果并将其投放到市场中，然而，狭义的著作权内容种类繁多、权利保护期限较长，很难为大数据提供行之有效的保护。相对而言，邻接权的权利种类更少、权利保护期限也更短，同时邻接权的制度构造更为灵活，类型更为开放，能够在科技进步下随之变化，因此，邻接权保护模式与大数据有着天然的契合性。

有学者提出，应对知识产权制度作出深刻的调整以应对数字技术发展带来的新挑战，而面对大数据迫切的保护需求，可以选用适当降低著作权中独创性标准或单独立法的解决路径。但是，大数据产生的时间新并不意味着所有与大数据有关的问题都是新问题，我们仍可以在现有的法律框架下找到大数据保护的出路。我国新颁布的《民法典》沿用了此前《民法总则》中有关作品的规定，并未对邻接权客体予以明文列举，这种规定上的留白蕴含着适应技术创新的法律原理。在现有保护机制已经相对稳定的情况下，通过新设邻接权种类保护大数据不仅能够避免单行立法模式中对著作权法既有条款的大量重复，有效缩短立法周期，节约立法成本，还对维护法律的稳定性、权威性有着重要意义，如果贸然调低著作权的独创性标准，可能导致整个著作权甚至知识产权法逻辑的崩溃。综上所述，在现行法律体系框架内，重新配置法律资源，对现有规则作出调整是更可行的办法，依靠邻接权制度保护大数据就是一种“微调”法律的选择，更具合理性[10]。

（三）顺应了邻接权客体扩张的趋势

我国现行《著作权法》中仅规定了出版者权、表演者权、录音录像制作者权以及广播组织权四种邻接权。这种数量上的有限性成了司法实践中的严重阻碍，由于无法直接适用邻接权的有关规定，为维护大数据开发者的权益，鼓励技术创新，维系社会公平，法官只得尽力将某些本不具有独创性的劳动成果认定为作品，其后果必然会导致独创性认定上的混乱。

作为一个相对开放的制度体系，邻接权制度可以随着社会变化的需要而进行相应的增设，当前世界范围内的邻接权客体都呈扩张趋势。为给予无独创性或独创性较低的产品制作者以充分的保护，大部分大陆法系国家都根据其本国国情，突破《罗马公约》中规定的邻接权客体范畴而增设其他的权利类型。如《意大利著作权法》将有关舞台布景的权利、有关作品名称和标题的权利、有关工程设计图的权利等通过成文法的形式予以确认；而德国作为邻接权制度较为发达的国家，其邻接权保护体系中已包括不能构成摄影作品的照片、独创性较低的数据库、古籍点校等十几种权利[11]。从以上规定可以看出，传统的邻接权就是作品传播者权的观念已经被打破，偏向保护特定产业主体的劳动和投资层面上来。为此，我们应当重新认识邻接权制度，在邻接权客体处于扩张趋势且并未限制其扩张方向的背景下，基于保护投资者的理论，将狭义著作权无法规制但又具有保护价值的大数据纳入邻接权客体范畴是可行的。

（四）满足邻接权客体的判断标准

将大数据纳入邻接权保护体系不仅需要法律意义上的正当性，还应当满足邻接权客体的判断标准，也即“无独创性”标准、“与作品或作品相近信息相关”标准、“传播功能”标准和“非创作性投入”标准[12]。

1.“无独创性”标准

独创性是区分著作权与邻接权的重要界限，在我国著作权法律体系框架内，作品的创造性应当达到一定程度才能符合独创性的要求。无独创性的合理之处在于并不排除少量的创造性，而是能够将完全不具有创造性以及未达到著作权法所要求的创造性的劳动成果涵盖其中。大数据的形成过程是由大数据开发者独立完成的，开发过程中所运用的技术及工具并不影响“独”的要求的满足，然而，开发者对数据的选择和编排方式正趋于标准化、统一化，很难具有高度的创造性。此外，大数据的核心价值在于其所蕴含的信息，并不是对数据的选择和编排，无论该选择和编排是否能够达到《著作权法》中有关汇编作品的要求，都不影响大数据的实质内容符合无独创性的标准。

2.“与作品或作品相近信息相关”标准

无论是物理上还是逻辑上，邻接权客体与作品都有着密切的相关性，这也就成为了《著作权法》对邻接权客体保护的法理基础。但是，邻接权制度不是一成不变的，随着司法实践的需要不断调整后，逐渐突破了“与作品相关”的客体范围限制，在与作品相近的信息之上同样设立邻接权，并将其作为“与作品相关”的补充。这种发展趋势并不意味着邻接权制度已经失去了合理性，反而说明了与作品相近的信息同传统邻接权客体存在共通的属性。由前文所述，大数据的本质是信息，虽然不能够成为作品从而受狭义著作权法保护，但由于大数据与作品依靠相同的手段记录以及传播，并以其蕴含的巨大价值满足社会的需求，因此，大数据满足“与作品相近信息相关”的要求，可以寻求邻接权的保护。

3.“传播功能”标准

虽然现代邻接权制度已经由保护作品传播者的理论逐渐转向保护投资者，但在很长一段时间以来，“传播功能”被视为邻接权客体应具备的核心功能以及设立新型邻接权的重要标准，因此，对大数据传播功能的阐释能够进一步增强大数据邻接权保护模式的正当性。互联网的高速发展催生了多种新型传播平台，传播的媒介不再局限于传统媒体，邻接权需要对新型传播的投入如大数据开发者的投入予以关注。大数据开发的过程就是采集、编排、分析存在于不同载体中的数据，并整理出有价值的信息的过程，这虽然明显有别于传统意义上的传播模式，但无论经营者将信息投入应用还是将其作为交易标的投放到商业市场，在客观上都属于传播信息的行为，与邻接权客体扩张标准中的“传播功能”相符合。

4.“非创作性投入”标准

从劳动价值理论的视角出发，“非创作性投入”标准是将某一客体确定为新型邻接权客体的重要因素。有关创作性的表述已经涵盖在前述的“非独创性”标准中，因此，非创作性投入的侧重点在于对投入的判断，符合邻接权客体扩张的投入应当满足重要性和成熟度两项标准。首先，重要性涉及成本和收益两个方面，大数据的开发需要投入非寻常量级的资金、技术及资源等，同时能够产生与投入等同规模的经济和社会效益，甚至能够对相关行业的发展起重要的支撑作用，因此，大数据的非创作性投入符合重要性的要求。其次，成熟度同样包括两点考察要素，即长期性和稳定性，由于投入成本与产生收益的规模巨大，大数据的经营者通常会进行充分的前期调查，并做好长期投入的准备，且该投入并不是偶然发生的，投入过程及结果都在经营者的可控范围内。综上所述，大数据经营者的投入能够满足邻接权的“非创作性投入”标准。

五、结语

《著作权法》作为“技术之子”，其演进的过程就是不断对技术进步作出回应的过程。面对大数据发展带来的新挑战，最有效的办法不是动摇或改变传统规则，而是在原有的体系中以灵活的解释和适用来应对。通过扩张邻接权客体模式保护大数据知识产权，不仅能够为当前的产业发展提供必要保障，同时对促进科技创新，推动社会进步，增强国际竞争力都有着十分重要的意义。